Question

我正在寻找Pandas的解决方法，我有一个DataFrame作为

df
         A     RM
    0  384    NaN
    1  376  380.0
    2  399  387.5
    3  333  366.0
    4  393  363.0
    5  323  358.0
    6  510  416.5
    7  426  468.0
    8  352  389.0

我想知道df [＆＃39; A＆＃39;]＆gt;中的值是否值[上一页] RM值然后新列状态应该0更新其他

     A     RM  Status
0  384    NaN       0
1  376  380.0       1
2  399  387.5       0
3  333  366.0       1
4  393  363.0       0
5  323  358.0       1
6  510  416.5       0
7  426  468.0       0
8  352  389.0       1

我想我需要将Shift与numpy where一起使用，但我没有按照需要使用。

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame([384,376,399,333,393,323,510,426,352], columns=['A'])


df['RM']=df['A'].rolling(window=2,center=False).mean()

df['Status'] =  np.where((df.A > df.RM.shift(1).rolling(window=2,center=False).mean()) , 0, 1)

最后，应用滚动平均值

df.AverageMean=df[df['Status'] == 1]['A'].rolling(window=2,center=False).mean()

Answer 1

简单destSheet.Cells(rowToUse, colToUse + 2).Value = .Author

shift

Answer 2

我假设当你与na比较时，它总是1

df['Status'] = (df.A < df.RM.fillna(df.A.max()+1).shift(1)).astype(int)


    A   RM  Status
0   384 NaN     0
1   376 380.0   1
2   399 387.5   0
3   333 366.0   1
4   393 363.0   0
5   323 358.0   1
6   510 416.5   0
7   426 468.0   0
8   352 389.0   1

在pandas中排除滚动平均值计算的行

2 个答案: